海外运营 × Codex · 实战训练营
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结业考试 · FINAL EXAM

40 题 · 120 分制 · 70 分通过
验证你 12 天学的能不能落地

四大块：A 选择题（Codex 基础 / 招聘漏斗 / 工具熟悉度 / 合规 / 40 分）· B 简答（场景思路 / 30 分）· C 实操（写完整 Prompt / 32 分）· D 综合（工作流设计 / 18 分）。 做完点"提交查看答案"，每题展开参考答案。Part A 自动批改，Part B/C/D 由讲师人工评分。

📝 40 题 · 120 分 ⏱ 建议 90 分钟 🎯 通过分 70/120 ✅ 含参考答案 + Prompt
考试说明：建议先答完整张卷再点提交，避免参考答案干扰你的判断。 Part A 单选有标准答案（自动批改）；Part B/C/D 是开放题，提交后展示参考答案 / Prompt 范本，你对照自评或交讲师评分。
PART A

选择题 · 基础概念

20 题 × 2 分 = 40 分

覆盖 Codex 基础、Prompt 原理、海外运营高频场景、跨境合规红线、本课程关键概念。每题 1 个正确答案。

参考答案：C

Codex 是 OpenAI 在 ChatGPT 网页里嵌的 云端 coding agent——你不需要 IDE、不需要 git，在 chatgpt.com 直接对话，让它写 Python / Apps Script / 自动化脚本，跑在云沙箱里。课程主张：海外运营把它当成"会写代码的实习生"用。

参考答案：B

国内访问 chatgpt.com 必需稳定 VPN（D1 课上教挑节点），Codex 含在 ChatGPT Plus 订阅里（2026 起部分能力按 token 计费）。课程不强制 Mac，Windows / Linux 都行。

参考答案：B

角色（你是 …）+ 任务（请帮我 …）+ 输出格式（JSON / Markdown 表格 / CSV / 字数约束）。这是 Day 1 反复强调的 Prompt 骨架。对 Codex 还要加第 4 件：明确技术栈和运行环境。

参考答案：C

机翻直发是经典翻车——日语敬语错档 / 阿语 RTL 排版错 / 葡语巴西版 vs 葡萄牙版混用 / 西语拉美 vs 西班牙混用。Codex + 本地审稿这套组合拳才是 Day 2 教的正解。

参考答案：D

账号密码绝不能贴进任何云端 AI——既违反平台 ToS（自动化登录条款），又是个人凭据外泄。Day 3 的正解：用官方 API token，存本地 .env，让 Codex 写代码读 env 不读硬编码。

参考答案：B

Return on Ad Spend = Revenue / Ad Spend。ROAS = 1 意味着持平，ROAS = 2 意味着每花 1 块赚 2 块。注意区分 ROAS（短期）和 LTV/CAC（长期），Day 4 重点讲。

参考答案：A

行为（注册未付费 / 付费用户 / 沉默用户 / 流失用户）× 生命周期（新人 / 活跃 / 衰退）二维交叉，先 4 个核心群，每群一套 5 封序列。性别 / 邮箱后缀属于无效信号。

参考答案：C

跟价 / 跟新是商业决策，AI 只能提供数据和建议，不应替代决策。课程边界：归集 / 处理 / 提醒 AI 做；判断 / 决策 / 沟通收尾人做。

参考答案：A

群发模板感是 KOL 邮件最容易被秒删的原因。Day 7 教的"30 秒规则"：开头 1 句具体引用（视频 / 帖子 / 数据）+ 1 句"为什么是你不是别人" + 1 句你的请求，3 句话内必须出现。

参考答案：D

用户 PII（个人身份信息）+ 支付数据是 GDPR / CCPA / PCI-DSS 三重红线。Day 11 标准处理：本地脱敏（hashing / masking）后再丢给 AI，或者用 OpenAI Enterprise / Azure OpenAI 这种带 BAA / DPA 的版本。

参考答案：B

GDPR 第 6 条（合法依据，营销最常用 consent）+ 第 5 条（数据最小化）+ 第 15-22 条（数据主体权利）。Day 11 必背三件套。D 是常见误区——GDPR 不强制服务器在欧盟，只要有合规的跨境传输机制（SCC / Adequacy Decision）。

参考答案：C

4 字段结构化（category + priority + language + reply_template_id）才能直接接 Zendesk / Intercom 路由规则。Day 8 教的输出 schema 必须是 JSON，不是自由文本。

参考答案：B

B2B SaaS 经典模型——公司画像（行业 / 规模 / 地区）+ 行为信号（开了几封邮件 / 看了几次定价页）+ 意图信号（搜索关键词 / G2 浏览）。每维 0-30 分，总分 ≥ 70 给销售跟进。

参考答案：A

P 值是条件概率，不是"实验组比对照好的概率"（这是 B/C 常见误读）。Day 10 重点：先看样本量是否足、再看 P 值、再看实际效应大小（lift）和置信区间。

参考答案：D

"AI 自信地说通过测试"是出错最高频的时刻——可能它只跑了 happy path，可能伪造了输出。Day 1 立的纪律：所有 Codex 出的脚本必须先在小数据 / dry-run 模式跑一遍，对比预期再上生产。

参考答案：D

开班 flag——岗位不会消失，分布会重组。把"5 国语言翻译 / 几万行 CSV 跑 ROAS / 1000 封个性化邮件"交给 Codex，把"读懂海外用户、与 KOL / 业务 / 老板谈判、做策略决策"留给自己。

参考答案：B

① 归集（多语种文案 / 多平台数据 / 多渠道反馈统一格式）→ ② 处理（Codex 跑脚本 / AI 生成 / 自动化分析）→ ③ 沉淀（Prompt 库 / SOP / 周报模板 / 合规清单）。Day 12 Capstone 的核心框架。

参考答案：C

踩了三条线：① 真实 PII 进云 AI（GDPR / CCPA）；② Codex 直连生产 DB 没有 read-only / 没有脱敏；③ 数据二次复制到 ChatGPT 上下文，等于多一次外泄面。正确做法：本地 dump → 脱敏 → 抽样 → 再上 AI。

参考答案：B

包含 5 个有效信号：① 角色（Python+pandas）② 输入（具体文件 + schema）③ 处理（按周聚合 + 条件）④ 输出（具体文件名）⑤ 安全模式（dry-run）。这才是 Codex 能"一发即中"的 Prompt 模板。

参考答案：C

能跑起来的东西：Prompt 库（沉淀）+ 工作流图（看清流转）+ 合规清单（守住红线）。这三件套换公司都能带走。

PART B

简答题 · 场景思路

10 题 × 3 分 = 30 分

每题 80-150 字。写思路即可，不用展开完整 Prompt（那是 Part C）。讲师按"完整度 / 准确性 / 可落地性"评分。

参考答案 · 思路
  • D1 桌面研究：Codex 抓取行业报告关键数据 + 抓 Similarweb / App Annie 公开榜单 + 收集 5 家本地竞品。
  • D2-3 用户研究：用 Day 3 方法爬 Twitter Japan / 5ch / Note 上目标关键词的近 3 个月帖子，做情感 + 痛点聚类。
  • D4 投放摸底：拉 LINE Ads / Yahoo Japan / TikTok JP 公开 benchmark CPM / CTR / CPI，估算入场成本。
  • D5 合规过一遍：APPI（日本个保法）+ 特商法 / 资金决済法（如果碰金融）。
  • 输出：10 页 PPT — 市场规模 / 竞品矩阵 / 用户画像 / 投放预算 / 合规清单 / 30-60-90 日里程碑。
参考答案 · 思路
  • 切片：Codex 把中文 page 切成 H1 / H2 / CTA / FAQ 等"语义块"，避免整页混译。
  • 分语种 prompt：每个语种独立一轮，明确目标市场（西语-墨西哥而非西班牙、葡语-巴西而非葡萄牙）+ 文化禁忌清单 + SEO 关键词 5 个。
  • 双版输出：直译版 + 本地化版并排，便于审稿。
  • 本地审稿：找 native 审 30 分钟（重点：日语敬语 / 阿语 RTL / 西语 tu vs usted / 葡语巴 vs 葡）。
  • 沉淀：把审稿改动反哺 Prompt 模板，下一次更准。
参考答案 · 思路
  • ① 用 Reddit 官方 API（PRAW），从 .env 读 client_id / secret，不写硬编码。
  • ② 按 subreddit + 关键词 + 时间窗抓帖子和评论，存 SQLite / CSV。
  • ③ 用 OpenAI API 批量打情感标签（正 / 负 / 中）和主题标签（产品功能 / 价格 / 客服 / 竞品 …）。
  • ④ 痛点聚类：embedding + KMeans 或者直接 LLM 跑 topic modeling。
  • ⑤ 输出 Markdown 周报：Top 5 痛点 + 代表性原帖链接 + 趋势变化。隐私：不存用户名，只存 hash。
参考答案 · 思路
  • 统一 schema：Codex 给三个平台导出文件分别写 reader，输出统一字段（date / platform / campaign / spend / impressions / clicks / conversions / revenue）。
  • 归因口径声明：三平台口径不一（FB 7d-click + 1d-view、Google 30d-click、TikTok 7d-click），输出报告里明确标注。
  • 计算：ROAS / CPA / CTR / CVR + 周环比。
  • 优化建议：用规则引擎（不是黑盒 LLM）—— ROAS < 0.8 标红、ROAS 1-1.5 观察、ROAS > 2 加预算、CTR < 0.5% 建议换素材。
  • 输出 Markdown 周报 + Slack 通知。
参考答案 · 思路
  • 分群（行为 × 生命周期 4 群）
  • 个性化变量（不只 first_name，还有 last_active / fav_category / last_order_value 等"行为变量"）
  • 引用具体行为（如"上周你看了 X 但没下单"）
  • 触发型 + 节奏型混用（不是 5 封一起发，而是按行为触发延后）
  • A/B 测试 subject line（同一群分两组测开信率）+ 抽样人工 review 5 封确认 tone 没翻车。
参考答案 · 思路

每月汇总只能告诉你"竞品上了 10 个新 SKU 加了 2 次促销"，但你已经错过窗口期。每日 diff 让你在竞品改价 / 上新 / 出新素材的 24 小时内反应——跟进或差异化都来得及。Codex 每天 6 点跑一次，把 diff 推到 Slack，运营 10 分钟扫完，决定是否动作。本质是把"数据 → 决策"的循环从 30 天压到 1 天。

参考答案 · 思路
  • 选人精准：用 Modash / HypeAuditor + Codex 写脚本筛"近 30 天发过类似主题 + 受众地区匹配 + 互动率 > 3%"的人。
  • 首封必带具体引用（视频名 + 时间戳 + 1 句他的观点）。
  • 不立刻报价，第一封先建立兴趣，第二封提价值，第三封报价。
  • 个性化变量 > 5 个：频道名 / 最近视频 / 粉丝量级 / 行业 / 受众地区。
  • 跟进节奏：D0 / D3 / D7 / D14 四次跟进，每次换角度（数据 / 案例 / 限时）。
参考答案 · 思路
  • 自动分类 + 路由：Codex 给 Zendesk 接 OpenAI API，每条工单输出 category / priority / language → 自动路由到对应队列。
  • 建议回复：基于 KB / 历史相似工单生成草稿，一线人员"接受 / 编辑 / 拒绝"3 选 1，5 秒一条。
  • 多语种自动翻译：客户用葡语来，一线用英语回，AI 自动双向翻译。
  • 升级红线：含"refund / chargeback / lawyer / GDPR"关键词的工单自动升级人工 + 提醒。
  • 每周复盘错误分类率，迭代 Prompt。
参考答案 · 思路

P = 0.12 意味着"差异不显著"，不能直接发布。但 8% 的 lift 又值得关注。三步：① 检查样本量是否足（用 Codex 算所需样本量，可能要再跑 7-14 天）；② 检查实验是否被污染（新功能上线 / 节日 / 渠道结构变化）；③ 如果时间紧，可以做 80/20 渐进发布（80% 维持对照、20% 上实验组），同时继续观测。绝不"先发布再说"。

参考答案 · 思路

三层拆解。一句话：邮件正文里的"个性化变量"在本地拼接，AI 只看模板和行为信号。三个动作：① 把邮箱列表存本地数据库，永远不上云；② Codex 生成"邮件模板 + 变量插槽"（如 {first_name}、{last_product}），不接触真实数据；③ 本地脚本读 CSV 把变量代入模板，再通过 ESP（Mailchimp 等）发送，ESP 是 DPA 合规的。这样 AI 只看到"模板逻辑"，邮箱永远不出公司。

PART C

实操题 · 写完整 Prompt

8 题 × 4 分 = 32 分

给场景，你写一段可以直接粘进 Codex 的完整 Prompt（角色 + 任务 + 输入 + 输出格式 + 约束 + dry-run）。讲师按"可直接执行性"评分。

参考 Prompt
你是一位资深海外内容本地化专家，熟悉日本 / 巴西 / 沙特三地市场的语言习惯、文化禁忌和 SEO 关键词。 任务：把英文 landing page 本地化到 ja-JP / pt-BR / ar-SA 三个版本。 输入：./landing_en.md（含 H1 / H2 / 1 个 CTA 按钮 / 5 段 FAQ） 每语种独立处理，输出结构： - /localized//landing.md - /localized//notes.md（本地化注释） 每个 landing.md 字段保持一致：H1 / H2 / CTA / FAQ × 5。 本地化要求（按语种）： - ja-JP：使用です／ます调，避免直译，CTA 用"〜してみる"而非"クリック" - pt-BR：用巴西葡（você、não 而非 vós、no），不用葡萄牙葡用法；货币用 R$ - ar-SA：RTL 排版，避免任何宗教 / 性别 / 酒精图像引用；数字本地化为东阿数字（٠١٢٣...）作可选附注 通用约束： - 每语种嵌入 3-5 个该国 Google / Yahoo / 当地搜索常用关键词 - 直译版 + 本地化版并排输出（便于审稿对照） - 不修改产品功能 claim，不做 over-promise - 输出 JSON-LD 多语种 hreflang 标记草稿 dry-run = True 模式：只输出文件 + 内容预览（前 200 字符），不实际写盘。 等我确认后再正式生成。
参考 Prompt
你是一位 Python + 数据分析工程师，熟悉 Reddit PRAW API 和 OpenAI batch API。 任务：抓取 r/SaaS 近 30 天含关键词"onboarding"的帖子 + 评论，输出情感 + 痛点周报。 技术栈： - Python 3.11 + PRAW（Reddit 官方）+ openai SDK - 凭据从 .env 读：REDDIT_CLIENT_ID / REDDIT_SECRET / OPENAI_API_KEY 输入：无（脚本自抓） 流程： 1. PRAW.subreddit("SaaS").search("onboarding", time_filter="month", limit=200) 2. 对每个 submission 同时抓 top 50 评论 3. 保存原始数据到 ./data/raw_reddit_.sqlite（去重 by id） 4. 用 OpenAI gpt-4o-mini 批量打标签，每条输出 JSON： { id, sentiment: pos/neg/neu, topic: 安装/计费/集成/性能/客服/UX/其它, severity: 1-5 } 5. 聚类：按 topic × sentiment 输出 Top 5 痛点 + 每个痛点 3 条代表原帖（带链接） 6. 输出 Markdown 周报到 ./reports/reddit_.md 输出格式（周报）： ## 数据概览 - 抓取量 / 时间窗 / 去重后 ## 情感分布 - 表格：topic × sentiment 计数 ## Top 5 痛点 - 1. <痛点> | <次数> | 代表帖 ×3（链接 + 1 行摘要） ## 趋势变化（vs 上周） 约束： - 不存用户名 / Reddit username 只存 sha256 hash（隐私） - 加 random sleep(2-5s) 避免触发限速 - 失败重试 3 次，记日志 - dry-run = True：只抓 20 条做 demo，不写正式数据库 等我看完 demo 输出后改 dry-run = False 跑全量。
参考 Prompt
你是一位 Python + pandas 数据分析工程师，熟悉 FB Ads / Google Ads / TikTok Ads 的导出 schema 差异。 任务：读三平台 CSV，输出跨平台 ROAS 周报 + ROAS < 0.8 的活动 Slack 告警。 输入文件（./exports/）： - fb_ads_.csv - google_ads_.csv - tiktok_ads_.csv 每个文件 schema 不同，请先做字段映射： - 统一 schema: date, platform, campaign_id, campaign_name, spend, impressions, clicks, conversions, revenue - FB: 'Amount Spent (USD)' → spend, 'Purchases Conversion Value' → revenue, … - Google: 'Cost' → spend, 'Conv. value' → revenue, … - TikTok: 'Cost' → spend, 'Total complete payment value' → revenue, … 归因口径明确（写在报告头部）： - FB: 7d-click + 1d-view - Google: 30d-click - TikTok: 7d-click 计算： - 每平台 / 每活动：ROAS = revenue / spend - 周环比：本周 vs 上周 - 全局 spend 占比 + revenue 占比 输出： 1. ./reports/roas_week_.md（Markdown） 2. ./reports/roas_week_.csv（明细） 3. Slack webhook（从 .env 读 SLACK_WEBHOOK_URL）发送告警： - 任何活动 ROAS < 0.8 单列 - 任何活动周环比 -30% 单列 规则建议（非黑盒 LLM，固定规则）： - ROAS < 0.8 → "考虑暂停" - ROAS 0.8-1.5 → "观察 + 优化素材" - ROAS > 2.0 → "考虑加预算" - CTR < 0.5% → "素材疲劳，建议换" 约束： - 不上传任何含 PII 的字段（确认 CSV 无邮箱 / 用户 ID） - 全程本地 Python，不调用云端 AI - 配置文件 config.yaml 放 ROAS 阈值 / 行业基准，方便后续调 dry-run = True：只跑前 100 行，输出预览，不发 Slack。 确认无误后 dry-run = False 跑全量 + 发告警。
参考 Prompt
你是一位增长邮件营销专家 + Python 工程师，熟悉 RFM / 生命周期分群和 ESP（Customer.io / Klaviyo）模板语法。 任务：基于 users.csv 把 5000 用户分群，每群生成 5 封邮件序列。 输入：./data/users.csv 字段：user_id_hash / signup_date / last_active_date / total_orders / total_spend / fav_category / locale / unsubscribed 分群（行为 × 生命周期 → 4 群）： 1. 新人未付费（signup < 30d & total_orders = 0） 2. 活跃付费（last_active < 14d & total_orders ≥ 1） 3. 沉默用户（last_active 14-60d） 4. 流失用户（last_active 60-180d） 排除：unsubscribed = True 全部踢出。 每群 5 封序列结构： - D0 trigger 邮件 - D2 价值邮件 - D5 社会证明邮件 - D10 限时优惠邮件（如适用） - D14 last-chance 邮件 每封邮件输出： - subject line × 3 个备选（A/B 测试用） - preheader（45 字符内） - 正文（HTML + 纯文本两版） - 个性化变量插槽：{{first_name}} {{fav_category}} {{last_order_value}} 等（不直接接邮箱，邮箱本地拼） - 触发条件 + 退出条件 输出文件： - ./email_seq//email_.md - ./email_seq/sequence_config.yaml（Customer.io / Klaviyo 可导入的 trigger 配置） 约束： - 不在 Prompt 中接触真实邮箱（变量插槽即可） - 中英文双版（locale = zh-CN 时给中文） - subject 不出现 "FREE / 100%" 等触发垃圾邮件过滤词 - 流失群最后 1 封必须提供"一键删除我所有数据"链接（GDPR 友好） dry-run = True：每群只生成 1 封 demo，等我审稿。
参考 Prompt
你是一位 Python 工程师 + Web scraping 专家。 任务：每天 06:00 (UTC) 抓 3 家竞品定价页 + changelog，diff 与昨日，把变化发 Slack。 技术栈： - Python 3.11 + httpx + selectolax（轻量解析） - 时区 UTC，cron 通过 GitHub Actions 调度 竞品清单（competitors.yaml）： - name: CompA pricing: https://compa.com/pricing changelog: https://compa.com/changelog - name: CompB … 流程： 1. 读 yaml 列表，循环每家 2. 抓 pricing 页 → 提取 plan_name / monthly_price / annual_price / features_list 3. 抓 changelog 页 → 提取最近 5 条 entry（date + title + body） 4. 与 ./snapshots//.json 对比昨日 5. diff 输出：新增 / 删除 / 修改 字段 6. 把今日 snapshot 写盘 输出到 Slack（webhook 从 .env）： - 若 diff 为空：不发消息（避免噪音） - 若有 diff：发 thread - 头条：竞品名 + diff 数 - 每条变化一行 + 链接 约束： - User-Agent 用浏览器 UA，加 sleep(3s) - robots.txt 检查通过才抓 - 失败重试 2 次后跳过，写日志 ./logs/.log - 不抓任何含用户登录后才能看的内容（避免 ToS 风险） dry-run = True：只抓不 diff 不发 Slack，输出 fetched data 预览。
参考 Prompt
你是一位 KOL outreach 专家 + 邮件文案高手。 任务：基于 kol_list.csv 给 50 位 YouTube KOL 各写一封个性化首封邮件。 输入：./data/kol_list.csv 字段：channel_name / subscribers / niche / recent_video_1_title / recent_video_2_title / recent_video_3_title / contact_email_hash / language 输出：./outreach//email_001.md（50 封） 每封邮件结构（< 150 词 英文 / 中等长度其它语种）： - Subject（不带 emoji，不带"AMAZING / FREE"，自然） - Greeting（用 channel_name 第一段叫法，不"Hi friend"） - 第 1 段：1 句具体引用对方 recent_video（标题 + 你对这视频的 1 个具体观察） - 第 2 段：为什么是他而不是别人（1 句你的产品 × 他受众的契合点） - 第 3 段：你的请求（1 个具体的、低门槛的 ask——免费样品 / 30 分钟通话 / 写一句反馈） - 落款：你的名字 + 公司 + 1 个让对方好奇的 PS 个性化要求（每封必须独有）： - 至少 2 处对方频道独特细节（不只是 channel_name） - 至少 1 处对方 recent_video 具体引用 - 语气根据 niche 调（科技 KOL 偏理性，生活方式 KOL 偏温度） - language = 'es' / 'ja' / 'pt' 等用对应语种写 约束： - 不报价 - 不催回复 - 不抄送其他人 - 不在邮件里塞链接超过 1 个（避免反垃圾） - 不出现群发模板痕迹（如"I hope this email finds you well"） 输出还要： - ./outreach/sender_log.csv（channel_name / email_hash / subject / scheduled_send_time） - ./outreach/followup_template.md（D3 / D7 / D14 跟进模板） dry-run = True：先写 3 封 demo，我审完再批量生成 50 封。
参考 Prompt
你是一位 Python 工程师 + 客服自动化专家，熟悉 Zendesk API 和 OpenAI 结构化输出（response_format = json_schema）。 任务：每条新工单进 Zendesk 时自动打标签 + 路由 + 生成回复草稿。 技术栈：Python 3.11 + Zendesk SDK + openai SDK，部署在 AWS Lambda（webhook 触发） 流程： 1. Zendesk webhook → Lambda 2. 读工单内容 + 客户元数据（locale / 历史工单数 / 付费等级） 3. 调 OpenAI 用 json_schema 输出结构化分类： { "category": "billing | bug | feature_request | onboarding | refund | other", "priority": "P0 | P1 | P2 | P3", "language": "en | es | pt | ja | ar | …", "reply_template_id": "<匹配的 KB 模板 id>", "escalation_needed": true|false, "escalation_reason": "<若 true 给原因>" } 4. 按 category × priority 路由到对应 Zendesk group 5. 把"建议回复草稿"写到工单 internal note，一线员工接受 / 编辑 / 拒绝 6. 若 escalation_needed=true（含 refund / chargeback / lawyer / GDPR / data deletion 关键词）→ 自动升级 + Slack 通知主管 约束： - 用 json_schema 强约束输出，绝不要自由文本 - 客户消息中的 PII（邮箱 / 地址 / 信用卡）在调 OpenAI 前用正则替换为 [REDACTED]，OpenAI 不接触原 PII - 日志写 ./logs/ticket_.json，不写原始消息 - 每周 review 错误分类率 ≥ 5% 的 category，迭代 Prompt - 多语种回复：客户用什么语就用什么语回，AI 自动双向翻译 输出： - ./lambda/handler.py - ./prompts/classifier_v1.md - ./prompts/reply_drafter_v1.md - ./schemas/ticket_classification.json dry-run = True：处理本地 sample_tickets.jsonl 输出预览，不接真实 Zendesk。
参考 Prompt
你是一位 Python 统计分析师 + 增长实验专家，熟悉 scipy.stats / statsmodels。 任务：分析 ab_test_.csv，输出统计显著性报告 + 决策建议。 输入：./data/ab_test_.csv 字段：user_id_hash / variant (control|treatment) / assigned_at / converted (0/1) / revenue_usd 分析步骤： 1. 数据健康检查 - SRM check（sample ratio mismatch）：control vs treatment 是否大致 50/50（chi-squared） - 实验时间窗 / 样本量是否达到预设 power（min sample size） 2. 主指标分析（转化率） - 两组转化率 + 95% CI - chi-squared 或 z-test of proportions - 输出：lift % / absolute lift / p-value 3. 次指标分析（人均 revenue） - 用 Mann-Whitney U 或 bootstrap（revenue 非正态） 4. 分层 cut（如样本量够） - 按 locale / device / referrer 各看一遍 5. 决策矩阵 - p < 0.05 且 lift > min effect size → 全量发布 - p < 0.05 但 lift < min effect size → 不发布 - p > 0.05 且 lift 方向正确 → 算样本量是否足，决定继续跑还是放弃 - 任何分层显示反向显著 → 警告 + 不发布 输出： - ./reports/ab__analysis.md - 数据健康（SRM / 样本量 / 时间窗） - 主指标 + 次指标统计表 - 分层 cut（如适用） - 决策建议（"建议发布 / 继续跑 N 天 / 放弃"） - 风险提示（季节性 / 渠道结构变化 / novelty effect） - ./reports/ab__charts.png（转化率 + CI 横线图） 约束： - 不只看 p-value，必须给 CI 和实际 effect size - 用户 id 只看 hash，不出现 PII - 决策建议不照搬 P 值，结合 effect size 和样本量 - 若 SRM 失败必须先警告，不输出主分析 dry-run = True：先做数据健康 + 主指标分析，等我确认数据健康后跑次指标和分层 cut。
PART D

综合设计题 · 工作流

2 题 × 9 分 = 18 分

不只是"我打算做什么"，而是要把工作流画出来——节点、流转、AI/人分工、合规边界。讲师按"完整性 / 落地性 / 合规度"评分。

要求覆盖：① 流程节点（覆盖本课程 5 大领域）② 每步 AI 做什么 / 人做什么 ③ 数据流向（哪些走云 / 哪些走本地）④ 合规检查点（至少 3 个）⑤ 季度复盘机制

参考工作流

I. 流程总览（5 大领域 × 9 节点）

  • 1. 内容本地化 · AI = Codex 把英文 landing / app store 文案出 ja-JP / pt-BR 双版（含 SEO 关键词）；人 = 本地 native 30 分钟审稿。
  • 2. 用户研究 · AI = Codex 每周爬 Twitter Japan / Note / 5ch + Reddit Brasil / Twitter Brasil 的目标关键词，情感聚类；人 = 看周报 + 决定要不要做 deep dive。
  • 3. 广告投放 · AI = Codex 每日跑跨平台（LINE Ads / Yahoo JP / TikTok JP / Meta BR / TikTok BR / Google）ROAS 报告 + 告警；人 = 每周一调预算 + 换素材决策。
  • 4. 邮件营销 · AI = Codex 写分群脚本（行为 × 生命周期 4 群）+ 生成 5 封序列 + Klaviyo 模板；人 = 审 tone + 按本地节日（日本 OBon / 巴西 Carnaval）调主题。
  • 5. 竞品监控 · AI = Codex 每天 6 点抓 5 家本地竞品定价 / changelog / app store 评分 → diff 推 Slack；人 = 周一 30 分钟扫一遍 + 决定跟随动作。
  • 6. KOL outreach · AI = Codex 写选人脚本 + 50 封个性化首封 + 跟进节奏；人 = 选 Top 20 谈合约 + 拍片 review。
  • 7. 客服分类 · AI = Zendesk 接 OpenAI 自动打标签 + 路由 + 草稿；人 = 一线 5 秒一条 review + refund / GDPR 升级。
  • 8. 线索评分 / CRM · AI = Codex 写 Lead Scoring 接 HubSpot；人 = 销售按分数跟进 Top 20%。
  • 9. A/B 实验 · AI = Codex 跑统计分析 + 决策矩阵；人 = 实验设计 + 决策 + 复盘。

II. 数据分流原则

  • 云端（ChatGPT/Codex）：公开文案、市场分析、模板生成、规则脚本、统计分析。
  • 本地：所有用户 PII（邮箱 / 手机 / 地址 / 支付）、客服原话、未脱敏 CRM 数据。
  • 桥接：本地 Python 拼接变量 + 调 ESP（Klaviyo 等 DPA 合规商）发送。

III. 合规检查点（至少 3 个）

  • ① 用户注册：双语 consent banner（cookie + 营销邮件），符合 GDPR 第 7 条 + LGPD（巴西个保法）。
  • ② 数据流转：每周抽查"哪些数据进了云"，确认无 PII 泄漏；CSV / API 调用前自动跑 PII detection 脚本。
  • ③ 数据生命周期：未付费 lead 12 个月后自动删除（最小化）；用户行使删除权 30 天内响应。

IV. 季度复盘机制

季末用 Codex 自动生成 4 张图：① 渠道 × 国家 ROAS 矩阵；② 邮件序列开信 / 点击 / 转化漏斗；③ 客服分类准确率 + 升级率趋势；④ 用户研究 Top 10 痛点同环比。海外运营 + 业务 + 法务 1 小时 review，输出下季度调整。

V. 风险 fallback

每月底导出"AI 出错 case 库"——本地化翻车 / ROAS 误判 / 客服错分 / 邮件被标垃圾 / KOL 群发模板感太重，归档进 Prompt 库 v 下一版迭代输入。

要求覆盖：① GDPR 关键条款落地项 ② CCPA / LGPD / APPI 等区域差异 ③ 主要平台（Apple / Google / Meta / TikTok / Amazon）政策红线 ④ AI 工具使用红线 ⑤ 运营自动化（用 Codex 跑）的部分

参考清单

I. GDPR 自查 12 条（欧盟用户必查）

  • 1. 注册 / 订阅是否有明确 opt-in（不能预勾选）— GDPR 第 7 条
  • 2. 每条数据收集是否对应一个合法依据（同意 / 履行合同 / 合法利益）— 第 6 条
  • 3. Privacy Policy 是否覆盖：收集字段 / 目的 / 保存期 / 第三方共享 / 数据主体权利 — 第 13/14 条
  • 4. Cookie banner 是否区分必要 / 分析 / 营销 cookie — ePrivacy
  • 5. 数据主体的访问 / 删除 / 可携带请求是否有 30 天响应流程 — 第 15-22 条
  • 6. 是否有 DPA（数据处理协议）与所有第三方处理商（AWS / Mailchimp / Stripe）签好
  • 7. 跨境数据传输是否有 SCC（Standard Contractual Clauses）— 第 44-49 条
  • 8. 是否有数据泄漏应急流程（72 小时内通知 DPA）— 第 33 条
  • 9. 高风险处理是否做了 DPIA（数据保护影响评估）— 第 35 条
  • 10. 是否任命 DPO（数据保护官，按规模强制）— 第 37 条
  • 11. 营销邮件是否每封都有一键退订
  • 12. 未成年（< 16 / 13 视成员国）数据收集是否额外父母同意

II. 区域差异速查

  • CCPA / CPRA（加州）：增加"Do Not Sell My Personal Information"按钮 + 12 个月历史数据访问权 + 不区分会员 / 非会员歧视。
  • LGPD（巴西）：核心条款类似 GDPR，但 ANPD（监管机构）执法风格略温和；DPO（巴西叫 Encarregado）强制。
  • APPI（日本）：跨境传输有"白名单国家"概念，传输到非白名单国需额外用户同意；个人信息保护委员会（PPC）发监管指引。
  • PIPL（中国大陆）：用户出境数据要安全评估 / 标准合同；这对中国母公司给海外用户提供服务也有约束。

III. 主要平台政策红线

  • Apple App Store 4.5 + 5.1.1：用户数据收集前必须有 ATT（App Tracking Transparency）授权；隐私清单（PrivacyInfo.xcprivacy）必须如实填。
  • Google Play 数据安全清单：每次更新 app 都要更新；SDK 加密 + 删除请求路径。
  • Meta 广告政策：禁止个人属性精确定位（健康 / 信仰 / 政治）；Custom Audience 上传 hash 后的 email/phone。
  • TikTok 广告政策：限制对未成年精准投放；禁止"减肥神药 / 暴富承诺"等品类。
  • Amazon 卖家政策：禁止 review manipulation / 外部联系买家 / off-Amazon 引流要求 buyer 评分。

IV. AI 工具使用红线

  • ① 真实用户 PII 不进云 AI（必须本地脱敏或用 Enterprise/Azure OpenAI 等签 DPA 的版本）
  • ② AI 生成的营销文案不能 over-promise / 虚假宣传（FTC、欧盟消费者保护指令）
  • ③ AI 自动决策影响重大（拒贷 / 拒服务）必须给用户人工复核渠道 — GDPR 第 22 条 / CCPA 类似条款
  • ④ AI 生成内容如属 AIGC（图片 / 视频）须按当地法律标注（中国大陆生成式 AI 服务管理办法 / 欧盟 AI Act）

V. 自动化部分（Codex 月度跑）

写一个 monthly_compliance_check.py：

  • ① 扫描代码 repo grep 硬编码邮箱 / 手机号 / API key
  • ② 检查 privacy_policy.md 最近更新日期 + 与产品 changelog diff（新功能是否未声明）
  • ③ 抓取 cookie banner 是否仍展示 + opt-out 链接是否 200
  • ④ 调 ESP API 抽样 100 封最近营销邮件，正则检查是否每封都有 unsubscribe 链接
  • ⑤ 输出 ./reports/compliance_.md + 红色项发法务 Slack

评分要点：① 是否覆盖 GDPR / CCPA / 区域差异 ② 是否给到平台政策红线 ③ 是否有 AI 工具特有红线 ④ 是否有可自动化的清单（不只人工自查）⑤ 是否给响应 / 升级机制（不只检查项）。

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